30款热门AI模型一站整合DeepSeek/GLM/Qwen 随心用限时 5 折。 点击领海量免费额度这次我们来看一个基于 SpringBoot 和协同过滤算法的商品推荐系统。这是一个典型的 Java Web 毕业设计或学习项目它整合了 SpringBoot、MyBatis、MySQL 和经典的协同过滤推荐算法实现了一个包含前后端功能的 B/S 架构电商推荐平台。对于正在学习 Java 后端开发、SpringBoot 框架或者对推荐系统实现原理感兴趣的同学来说这是一个非常不错的参考和练手项目。这个项目的核心价值在于它提供了一个完整的、可运行的推荐系统实现而不仅仅是一个算法 demo。它涵盖了从用户注册登录、商品管理、购物车、订单处理到基于用户行为的协同过滤推荐这一整套业务流程。你可以直接下载源码配置好环境就能跑起来直观地看到推荐算法是如何在真实业务场景中产生作用的。本文将带你从零开始完成这个系统的环境搭建、部署运行、功能测试并深入解析其核心的推荐模块实现。无论你是想学习项目搭建、理解推荐算法落地还是需要一份完整的毕业设计参考这篇文章都能给你清晰的指引。1. 核心能力速览在深入细节之前我们先通过一个表格快速了解这个项目的核心特性和技术栈让你判断它是否符合你的需求。能力项说明项目类型基于 B/S 架构的 Java Web 应用商品推荐系统技术栈后端: SpringBoot, SpringMVC, MyBatis前端: JSP, HTML, CSS, JavaScript (典型 MVC 模式)数据库: MySQL核心算法: 协同过滤推荐算法主要功能用户前台商品浏览、搜索、加入购物车、下单、查看推荐商品、论坛交流、留言。管理员后台用户管理、商品分类/信息管理、订单管理、论坛/留言板管理、系统配置。推荐能力基于用户-商品行为数据如浏览、购买使用协同过滤算法计算用户相似度或商品相似度实现个性化商品推荐。部署方式本地源码部署需配置 JDK、Maven、MySQL、Tomcat (内嵌或外置)。硬件门槛无特殊要求。普通开发机即可运行内存建议 4GB 以上主要用于运行 Java 应用和 MySQL 服务。是否支持 API项目本身是完整的 Web 应用前后端耦合。如需 API需基于现有 Controller 层进行改造。适合场景1.学习研究: 学习 SpringBoot 整合 MyBatis 开发全流程。2.算法实践: 理解协同过滤算法在 Web 系统中的集成与调用方式。3.毕业设计: 提供一个功能完整、结构清晰的本科/专科毕业设计项目原型。4.二次开发: 在其基础上扩展推荐算法如融入内容过滤、优化 UI、增加新业务模块。2. 适用场景与使用边界这个项目是一个教学演示和原型系统理解它的适用边界能帮助你更好地利用它。它非常适合以下人群和场景Java 和 SpringBoot 初学者项目结构清晰采用了经典的 SpringBoot MyBatis 组合是学习企业级 Java Web 开发的优秀范例。推荐算法入门者想了解推荐算法如何从理论走向工程实践如何与数据库、业务逻辑结合。需要完成课程设计或毕业设计的学生项目功能完整用户端管理端文档齐全从需求分析到测试提供了可直接运行的源码和数据库脚本能极大节省从零搭建的时间。需要快速构建一个具备推荐功能的演示系统的开发者可以以此为基础快速修改主题如将“体育商品”改为“图书”、“电影”等搭建自己的演示平台。它的局限性或不适合的场景高并发生产环境作为学习项目它没有经过高并发、大数据量下的性能优化如缓存、数据库分库分表、算法分布式计算等不适合直接用于线上真实流量场景。复杂的推荐算法研究它实现的是基础的协同过滤算法。如果你需要研究深度学习推荐模型如 Wide Deep, DIN、复杂的混合推荐策略需要在此架构上做大量改造。追求前沿前端技术项目前端采用传统的 JSP 技术而非当前主流的 Vue.js、React 等前后端分离架构。如果你想重点学习现代前端技术栈这个项目的前端部分参考价值有限。开箱即用的 SaaS 服务这是一个需要你自己部署、配置、维护的本地项目不是即插即用的云服务。合规与版权提醒代码使用该项目源码在 GitHub 上开源可用于学习和研究。如果用于商业用途请仔细审查其开源协议并确保你的使用方式符合协议规定。数据合规系统涉及用户信息、订单数据等。在实际部署或二次开发时必须严格遵守《网络安全法》、《个人信息保护法》等相关法律法规做好数据加密、脱敏和访问控制切勿泄露用户隐私。内容管理系统包含“交流论坛”和“留言板”功能如果开放给公众使用必须建立内容审核机制防止出现违法违规信息。3. 环境准备与前置条件在开始部署之前请确保你的开发环境满足以下要求。这是项目能够成功运行的基础。1. 软件环境清单操作系统: Windows 10/11, macOS, 或 Linux (如 Ubuntu)。本文以 Windows 为例。Java 开发工具包 (JDK): 版本JDK 1.8或JDK 11(推荐)。SpringBoot 2.x 对这两个版本兼容性最好。检查命令:java -version项目管理与构建工具:Apache Maven3.6.x 或以上版本。用于解决项目依赖和打包。检查命令:mvn -v数据库:MySQL5.7 或 8.0 版本。这是项目的数据存储。检查命令:mysql --version集成开发环境 (IDE可选但推荐):IntelliJ IDEA(终极版或社区版) 或Eclipse。IDEA 对 SpringBoot 支持更好。版本控制 (可选): Git用于克隆项目源码。浏览器: Chrome, Firefox 等现代浏览器用于访问系统。2. 环境变量配置JAVA_HOME: 指向你的 JDK 安装目录。MAVEN_HOME: 指向你的 Maven 安装目录。将%JAVA_HOME%\bin和%MAVEN_HOME%\bin添加到系统的PATH环境变量中。3. 端口占用检查SpringBoot 内嵌的 Tomcat 服务器默认使用8080端口。确保该端口未被其他程序如其他 Tomcat 实例、某些开发工具的服务占用。Windows 检查命令:netstat -ano | findstr :8080Linux/macOS 检查命令:lsof -i:8080或netstat -tulpn | grep :8080如果端口被占用可以在项目的application.yml或application.properties配置文件中修改server.port属性。4. 安装部署与启动方式接下来我们一步步完成项目的获取、数据库初始化、配置修改和启动。4.1 获取项目源码根据提供的网络搜索材料项目源码托管在 GitHub 上。你可以通过 Git 克隆或直接下载 ZIP 包的方式获取。方式一使用 Git 克隆 (推荐)打开命令行工具进入你希望存放项目的目录执行git clone https://github.com/GraduationProject-springboot/0617springboot.git cd 0617springboot方式二手动下载访问项目 GitHub 页面点击 “Code” 按钮选择 “Download ZIP”解压到本地目录。4.2 数据库初始化启动 MySQL 服务确保你的 MySQL 服务正在运行。登录 MySQL使用 root 用户或你有权限创建数据库的用户登录。mysql -u root -p创建数据库执行以下 SQL 语句创建一个新的数据库字符集建议使用utf8mb4以支持中文和表情符号。CREATE DATABASE IF NOT EXISTS recommend_system DEFAULT CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci; USE recommend_system;注意数据库名recommend_system是示例你需要与项目配置文件中的名称保持一致。导入数据表结构在下载的项目源码中通常会在src/main/resources目录或项目根目录下找到一个 SQL 文件如recommend_system.sql。如果没有你需要根据项目中的实体类Entity和材料中提供的数据表设计第4.2.2节手动创建表。如果存在 SQL 文件在 MySQL 命令行中执行source /你的/项目/路径/0617springboot/recommend_system.sql;如果需要手动创建请参照材料中的表结构如用户表、商品信息表、订单表等逐一执行CREATE TABLE语句。4.3 项目配置修改项目需要连接到你刚创建的数据库。配置文件通常是src/main/resources/application.yml或application.properties。使用 IDE 打开项目找到配置文件。修改数据库连接信息以下是一个application.yml格式的示例spring: datasource: driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver url: jdbc:mysql://localhost:3306/recommend_system?useUnicodetruecharacterEncodingutf-8useSSLfalseserverTimezoneAsia/Shanghai username: root # 替换为你的数据库用户名 password: yourpassword # 替换为你的数据库密码 jpa: hibernate: ddl-auto: update # 或 none如果已手动建表建议设为 none show-sql: true # 开发时开启便于查看SQL server: port: 8080 # 服务启动端口url: 确保3306是你的 MySQL 端口recommend_system是你的数据库名。usernamepassword: 替换为有权限访问该数据库的账号密码。ddl-auto: 设置为update会在应用启动时根据实体类更新表结构小心数据丢失。如果已手动导入 SQL建议设为none。4.4 启动项目配置完成后可以通过以下几种方式启动 SpringBoot 应用。方式一使用 IDE 直接运行 (开发时最方便)在 IntelliJ IDEA 或 Eclipse 中找到主启动类通常是被SpringBootApplication注解的类例如Application.java或RecommendSystemApplication.java右键点击选择Run ‘Application‘。方式二使用 Maven 命令运行在项目根目录包含pom.xml的目录打开命令行执行mvn spring-boot:runMaven 会自动下载依赖并启动应用。方式三打包后运行打包在项目根目录执行mvn clean package。成功后会在target目录下生成一个.jar文件如0617springboot-0.0.1-SNAPSHOT.jar。运行在命令行中运行生成的 JAR 包。java -jar target/0617springboot-0.0.1-SNAPSHOT.jar启动成功标志 看到控制台输出类似以下的日志且没有报错说明启动成功Tomcat started on port(s): 8080 (http) Started Application in 10.456 seconds (JVM running for 11.789)5. 功能测试与效果验证服务启动后打开浏览器访问http://localhost:8080如果修改了端口请替换为对应的端口。下面我们分角色对核心功能进行测试。5.1 前台用户功能测试测试目标验证普通用户的注册、登录、商品浏览、购物车、下单及查看推荐功能。访问首页与注册打开http://localhost:8080应能看到系统首页包含导航栏首页、商品信息、交流论坛、留言板、个人中心等。点击“注册”进入注册页面。输入用户账号、密码、姓名等信息进行注册。预期结果注册成功页面跳转或提示注册成功。用户登录使用刚注册的账号密码登录。预期结果登录成功页面显示用户登录状态可能跳转到首页或个人中心。商品浏览与搜索在“商品信息”页面查看商品列表。尝试按商品分类进行筛选。预期结果商品列表正常显示包含图片、名称、价格等信息。筛选功能正常工作。核心功能查看商品推荐这是本系统的核心。登录后在首页或个人中心特定区域系统应基于协同过滤算法为你展示“猜你喜欢”或“推荐商品”。如何验证推荐生效行为模拟首先以用户A身份登录浏览或购买几件特定类型的商品例如多件“篮球”相关商品。切换用户注册一个新用户B登录后查看推荐列表。初始状态用户B无行为推荐列表可能是热门商品或为空。产生行为用户B也去浏览或购买与用户A相似的商品例如也浏览“篮球鞋”。验证推荐刷新页面或再次查看推荐理论上系统会计算出用户A和用户B行为相似从而将用户A喜欢的其他商品如“运动护具”推荐给用户B。预期结果推荐模块能根据用户的历史行为数据动态生成个性化的商品推荐列表。购物车与下单将一件商品加入购物车进入购物车页面确认数量和价格。模拟下单流程填写收货地址等信息生成订单。预期结果购物车能正确添加、删除商品。订单能成功创建并在“我的订单”中可见。论坛与留言在“交流论坛”发帖、回帖。在“留言板”给管理员留言。预期结果发帖、回帖、留言功能正常内容能正确显示。5.2 后台管理员功能测试测试目标验证管理员对系统内容的管理能力。管理员登录通常系统有一个默认的管理员账号如 admin/admin。访问后台登录页可能是http://localhost:8080/admin或http://localhost:8080/login具体看项目使用管理员账号登录。预期结果登录成功进入管理员后台主界面包含用户管理、商品管理、订单管理等菜单。用户管理进入“用户管理”查看用户列表。尝试搜索、禁用或删除一个测试用户谨慎操作。预期结果能正确显示所有注册用户搜索功能有效用户状态可修改。商品信息管理进入“商品信息管理”尝试添加一个新商品填写商品编号、名称、分类、价格、库存、上传封面图等。编辑一个已有商品的信息。预期结果商品增删改查功能正常新增的商品能在前台显示。订单管理进入“订单管理”查看用户在前台下单的订单。尝试对“已支付”订单进行“发货”操作。预期结果能按状态未支付、已支付、已发货、已完成等筛选订单并能执行发货、退款等流程操作。系统管理进入“系统管理”查看或修改“关于我们”、“公告资讯”、“轮播图”等内容。预期结果系统配置信息能正常维护修改后前台页面能即时生效。5.3 协同过滤算法模块验证这是本项目的技术核心。虽然在前台以“推荐列表”的形式体现但我们需要知道如何从代码层面验证它。定位算法代码在 IDEA 中全局搜索关键词如CollaborativeFiltering、RecommendService、推荐、similarity相似度、recommend。算法逻辑通常封装在一个 Service 类中例如RecommendServiceImpl。理解算法流程根据材料系统使用的是基于用户的协同过滤UserCF或基于物品的协同过滤ItemCF。查看代码找到计算相似度如余弦相似度、皮尔逊相关系数和生成推荐列表的方法。核心步骤通常是收集用户-物品行为矩阵如购买记录、评分。计算用户或物品之间的相似度。为目标用户找出最相似的 K 个邻居用户或物品。根据邻居的行为预测目标用户对未交互物品的兴趣度并排序生成推荐列表。模拟测试你可以编写一个简单的单元测试JUnit来调用这个推荐 Service 的方法。准备测试数据在数据库中插入一些模拟的用户行为数据用户A买了商品1,2,3用户B买了商品1,2用户C买了商品3,4。调用推荐方法传入用户A的ID查看返回的推荐商品列表是否包含商品4因为用户C和用户A都买了商品3具有相似性。// 示例测试代码结构 SpringBootTest class RecommendServiceTest { Autowired private RecommendService recommendService; Test void testRecommendForUser() { Long userId 1L; // 用户A的ID ListLong recommendedItemIds recommendService.recommendItems(userId, 10); // 推荐10个商品 System.out.println(为用户 userId 推荐的商品ID: recommendedItemIds); // 断言推荐列表中应包含预期的商品ID例如商品4 assertTrue(recommendedItemIds.contains(4L)); } }6. 接口 API 与批量任务当前项目是一个前后端不分离的传统 MVC 架构页面渲染由后端 JSP 完成。因此它没有提供现成的、面向移动端或第三方系统的 RESTful API。1. 如何改造为 API 服务如果你需要将其作为后端 API 服务需要进行如下改造Controller 层改造将现有的返回ModelAndView或String视图名的 Controller 方法改为返回RestController和ResponseBody注解的 JSON 数据。统一响应格式定义如ResultT这样的通用响应实体包含code、msg、data字段。跨域支持添加CrossOrigin注解或配置全局的 CORS 过滤器。示例商品列表 APIRestController RequestMapping(/api/product) public class ProductApiController { Autowired private ProductService productService; GetMapping(/list) public ResultListProductVO listProducts(RequestParam(required false) String category) { ListProduct products productService.findByCategory(category); ListProductVO productVOs convertToVO(products); // 转换为前端需要的VO对象 return Result.success(productVOs); } // 其他API商品详情、推荐商品等 GetMapping(/recommend/{userId}) public ResultListProductVO getRecommendations(PathVariable Long userId) { ListLong itemIds recommendService.recommendItems(userId, 10); ListProduct products productService.findByIds(itemIds); return Result.success(convertToVO(products)); } }2. 批量任务处理系统中可能涉及批量任务的地方批量导入商品可以编写一个管理员的工具页面或通过执行一个独立的 Java 程序读取 Excel/CSV 文件批量插入商品数据到数据库。定时更新推荐结果协同过滤算法在用户量、商品量大时实时计算开销大。可以引入定时任务如使用 Spring 的Scheduled注解在每天凌晨低峰期为所有用户预计算推荐结果并缓存到数据库如user_recommendations表或 Redis 中。用户访问时直接读取缓存结果极大提升响应速度。Component public class RecommendationTask { Autowired private RecommendService recommendService; Autowired private UserService userService; Scheduled(cron 0 0 2 * * ?) // 每天凌晨2点执行 public void preComputeRecommendations() { ListUser allUsers userService.findAll(); for (User user : allUsers) { ListLong recommendedItemIds recommendService.recommendItems(user.getId(), 20); // 将 recommendedItemIds 存储到缓存或用户推荐表 cacheService.setUserRecommendations(user.getId(), recommendedItemIds); } System.out.println(每日推荐预计算完成。); } }7. 资源占用与性能观察作为一个 Java Web 应用其资源消耗主要在于 JVM 堆内存和数据库连接。JVM 内存占用SpringBoot 应用启动后可以通过 JConsole、VisualVM 或 JDK 自带的jps和jstat命令监控。典型情况一个中小型的 SpringBoot 应用在空载时堆内存占用可能在 200MB - 500MB 之间。随着用户访问和数据处理内存会上升。调整内存在启动 JAR 包时可以通过 JVM 参数调整。java -Xms512m -Xmx1024m -jar your-application.jar-Xms设置初始堆大小-Xmx设置最大堆大小。数据库连接池项目使用 SpringBoot 默认的 HikariCP 连接池。连接数配置在application.yml中spring: datasource: hikari: maximum-pool-size: 10 # 最大连接数根据数据库性能和并发量调整 minimum-idle: 5 # 最小空闲连接数在低并发学习环境下默认配置足够。如果测试时出现“连接池耗尽”错误可适当调大maximum-pool-size。推荐算法性能核心瓶颈协同过滤算法需要计算用户或物品的相似度矩阵。当用户数M和商品数N很大时计算复杂度可达 O(M^2) 或 O(N^2)非常耗时耗内存。观察方法在调用推荐功能的 Controller 或 Service 方法中添加日志记录执行时间。Override public ListLong recommendItems(Long userId, int topN) { long startTime System.currentTimeMillis(); // ... 算法逻辑 ... long endTime System.currentTimeMillis(); log.info(为用户 {} 生成 {} 条推荐耗时: {} ms, userId, topN, (endTime - startTime)); return recommendedItemIds; }优化方向离线计算如上节所述采用定时任务离线计算并缓存。降维与采样对于大规模数据可以考虑使用聚类如 K-Means先对用户分群在群内做协同过滤或对活跃度低的用户/商品进行采样。使用高效的数据结构和库如使用Map存储稀疏矩阵利用parallelStream()进行并行计算。8. 常见问题与排查方法在部署和运行过程中你可能会遇到以下问题。这里提供排查思路。问题现象可能原因排查方式解决方案启动时报java.net.BindException: Address already in use端口默认8080被其他进程占用。1. 使用netstat -ano | findstr :8080查找占用进程PID。2. 任务管理器结束该进程或修改项目端口。修改application.yml中的server.port如改为8090。启动时报数据库连接错误如Communications link failure或Access denied1. MySQL 服务未启动。2. 配置文件中数据库连接信息URL, 用户名, 密码错误。3. 数据库未创建。1. 检查 MySQL 服务状态。2. 仔细核对application.yml中的spring.datasource配置。3. 登录 MySQL执行SHOW DATABASES;确认数据库存在。1. 启动 MySQL 服务。2. 修正配置文件。3. 创建对应的数据库。访问首页或登录页报 404 错误1. 项目未成功启动。2. 访问路径错误。3. 静态资源或 JSP 路径配置问题。1. 查看控制台启动日志确认无错误且 Tomcat 已启动。2. 确认访问的 URL 与 Controller 中RequestMapping定义的路径匹配。1. 根据错误日志修复启动问题。2. 尝试访问http://localhost:8080/或http://localhost:8080/index。检查项目默认首页设置。页面显示乱码数据库、服务器、页面字符集不统一通常为 UTF-8 问题。1. 检查数据库创建时是否指定了utf8mb4。2. 检查 JDBC 连接 URL 是否有characterEncodingutf-8。3. 检查 JSP 页面头部的% page contentType“text/html;charsetUTF-8” %。确保从数据库到前端所有环节的字符集都设置为UTF-8(或utf8mb4)。推荐功能不生效总是返回空或热门商品1. 算法依赖的用户行为数据不足或没有。2. 算法代码逻辑有误或阈值设置不当。3. 推荐结果缓存未更新。1. 检查数据库购物车表、订单表中是否有足够的用户-商品交互数据。2. 在 Service 层添加日志输出相似度计算中间结果调试算法。3. 如果是离线缓存检查定时任务是否执行缓存是否被正确读取。1. 模拟生成足够多的用户行为数据。2. 调试算法代码检查相似度计算和推荐排序逻辑。3. 清理缓存或手动触发推荐计算。进行商品管理、用户管理等操作后页面无变化1. 数据库操作失败但未在前端显示错误。2. 浏览器缓存了旧页面。3. 事务未提交。1. 查看应用控制台是否有 SQL 异常日志。2. 打开浏览器开发者工具F12的 Network 标签查看操作请求的响应状态码和返回信息。3. 直接查询数据库看数据是否真的被修改。1. 根据日志修复 SQL 或业务逻辑错误。2. 强制刷新浏览器CtrlF5。3. 检查 Service 方法是否添加了Transactional注解。上传图片失败1. 文件上传大小限制。2. 上传路径没有写权限。3. 前端未正确编码enctype“multipart/form-data”。1. 查看控制台是否有MaxUploadSizeExceededException异常。2. 检查配置文件中定义的文件存储路径是否存在且可写。1. 在application.yml中调整上传限制spring.servlet.multipart.max-file-size和max-request-size。2. 确保上传目录存在或在代码中创建。9. 最佳实践与使用建议为了让这个项目更好地服务于你的学习或开发这里有一些建议。代码阅读与理解顺序先看结构理清controller(控制层)、service(业务层)、dao或mapper(数据访问层)、entity或model(实体层) 的包结构。再看流程从一个简单的前端请求如登录入手跟踪代码从 Controller - Service - Mapper - SQL 的完整调用链。聚焦核心重点阅读RecommendService及其实现类理解协同过滤算法的具体实现。数据库操作在进行任何可能删除数据的后台操作如清空用户表、商品表前务必先备份数据库。使用src/main/resources/application.yml中的show-sql: true配置在开发时可以在控制台看到 MyBatis 执行的 SQL便于调试。算法优化与扩展数据稀疏性问题协同过滤在数据稀疏时效果差。可以考虑引入基于内容的推荐作为补充或冷启动方案即根据商品标签、描述文本的相似性进行推荐。实时性实现简单的实时推荐可以将用户最近的一次点击或搜索行为快速与物品特征匹配进行即时推荐再与离线协同过滤结果融合。评估指标如果想科学评估推荐效果可以划分训练集和测试集计算准确率、召回率、F1值或AUC等指标。项目二次开发更换主题想做一个电影推荐、图书推荐系统只需修改实体类名、字段名如Product-Movie替换前端页面的文字和图片调整业务逻辑即可。升级前端如果你熟悉 Vue 或 React可以保留后端 SpringBoot 作为纯 API 服务器重写前端。这是将项目升级为现代化前后端分离架构的好机会。容器化部署编写Dockerfile和docker-compose.yml将 SpringBoot 应用和 MySQL 数据库容器化实现一键部署。安全与合规密码存储当前项目中的密码可能是明文存储。务必修改为使用 BCrypt 等强哈希算法进行加密存储。SQL 注入防护确保项目中使用的是 MyBatis 的#{}预编译方式而不是${}字符串拼接以防止 SQL 注入。XSS 防护对用户在前端输入并回显的内容如论坛帖子、留言进行 HTML 转义或使用安全的模板引擎如 Thymeleaf 默认已提供一定防护。这个基于 SpringBoot 和协同过滤算法的商品推荐系统提供了一个从理论到实践的完整桥梁。它最大的价值不在于其代码有多完美或性能有多高而在于它清晰地展示了一个推荐系统应有的核心模块和业务流程。通过亲手部署、运行和调试它你可以深刻理解推荐算法如何与 Web 系统集成数据如何流动业务逻辑如何组织。对于初学者建议先确保项目能跑起来把前台后台所有功能点都点一遍建立直观感受。然后重点攻破推荐算法模块尝试修改相似度计算方法或者注入一些新的测试数据观察推荐结果的变化。最后可以尝试进行简单的二次开发比如增加一个“商品评分”功能将简单的购买行为扩展为 1-5 星的评分数据让协同过滤算法有更精细的输入。项目源码中可能存在的代码风格或设计问题正是你学习改进的契机。记住读懂并改造一个现有项目远比从零开始更能锻炼工程能力。建议你将这个项目作为起点逐步探索更复杂的推荐模型、更高性能的架构设计以及更优雅的代码实践。 30款热门AI模型一站整合DeepSeek/GLM/Qwen 随心用限时 5 折。 点击领海量免费额度